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《燕山大学》 2006年
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热物性参数BP网络模型及其在钢坯加热温度预报中的应用

李艳霞  
【摘要】:在轧制生产过程中,加热炉出炉钢坯温度及其分布是影响轧制质量的重要因素,也是加热炉自动控制的主要目标。但是由于目前测试技术的限制以及加热炉内热工状况的复杂性,使得直接、准确地测量加热过程中钢坯的实时温度分布存在较大的困难,因此建立数学模型来准确、及时地预报钢坯加热过程中的温度分布,并以此为基础优化控制策略,是保证轧制质量且降低能源消耗的一条重要途径。 该项目以石家庄钢铁有限公司第一轧钢厂推钢式连续加热炉为研究对象,以实现炉内钢坯温度场的实时监测预报为目标,根据一轧厂加热炉结构特点及加热制度,建立了炉内钢坯加热一维数学模型,确定初始条件和边界条件;考虑到开发系统在线性的特点,采用全隐式有限差分法,对数学模型进行数值求解;利用Visual Basic语言编制了钢坯加热过程的数值模拟软件,分别对不同种类钢坯进行了数值模拟计算。对于模拟所涉及到的热物性参数,通过神经网络建模方法建立了钢坯热物性参数预报模型,并用VB开发了相应算法。利用有限元计算软件ANSYS对钢坯温度场进行模拟计算,并将所建模型计算数据与现场测试的试验数据及通过ANSYS得到数据进行了对比验证,结果表明:所建模型是正确可靠的,模型能够较为准确地预报钢坯温度场分布状况。设计并通过Visual Basic语言实现了界面友好、操作方便、功能齐全的实时监测预报软件系统,实现了高速实时的监测计算及显示;将所有数据都输入SQL server 2000数据库,使该系统具有较高的通用性,所得数据能为企业内部共享,并应用于控制系统。 用于炉内坯温实时跟踪预报系统软件已开发完毕,现在正被成功应用于石钢一轧厂钢坯加热现场。
【学位授予单位】:燕山大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TG307

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